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打造智能零食推送机器人：从原理到实践
在科技飞速发展的今天，机器人的应用场景越来越广泛。本文将详细介绍如何打造一个可以通过基于网络的 Python 应用程序控制的零食推送机器人，涵盖从硬件搭建到软件编程，再到实际测试和应用创建的全过程。
1. 机器人基础原理
- QR 码检测 ：利用 OpenCV 计算机视觉库来检测图像中的 QR 码，并读取其中编码的数据。QR 码中存储的数据越多，其符号版本就越大，生成的 QR 码也会更密集。检测到的 QR 码有四个点，对应四边形的四个角。
- 视频流处理 ：使用 ramdisk 来传输视频图像，这样不会增加额外的磁盘负载。通过定期轮询文件系统来检查视频流图像的变化。在网络视频流应用中，采用 Motion JPEG 视频格式将连续的视频图像传输到网页浏览器。
- 机器人移动 ：机器人使用直流电机沿着设定的轨道前后移动。
2. 硬件搭建
机器人的硬件堆栈包括多个组件，具体如下：
| 组件 | 作用 |
| ---- | ---- |
| CRICKIT | 控制相关设备 |
| 相机 | 捕捉图像用于 QR 码检测 |
| 树莓派 | 作为核心计算单元 |
| NeoPixel | 可用于灯光显示等 |
| 直流电机 | 驱动机器人移动 |
| 伺服电机 | 用于推动零食 |
| 人机交互设备（手柄、键盘、鼠标） | 方便用户操作 |
| 网络连接设备（以太网、WiFi、蓝牙 USB） | 实现网络通信 |
机器人的工作流程如下：
graph LR
A[开始] --> B[相机捕捉图像]
B --> C{检测到目标 QR 码?}
C -- 是 --> D[电机停止]
C -- 否 --> B
D --> E[伺服电机调整位置]
E --> F[伺服电机摆动推动零食]
F --> G[返回起始位置]
G --> H[等待下一个零食请求]
3. 软件堆栈
软件方面，需要使用多个库和框架来实现不同的功能：
| 类别 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 操作系统 | Linux |
| 库 | OpenCV（用于 QR 码检测）、tornado（用于创建 Web 应用）、emoji（用于转换表情符号）、csv（用于读取 CSV 文件） |
| 硬件驱动 | 相机、直流电机、伺服电机的驱动 |
| Python 应用 | pusher_qr（检测 QR 码并推动零食）、pusher_web（用户通过移动设备控制机器人） |
4. 寻找和推送零食
4.1 读取零食列表
首先，需要安装
emoji
Python 包，使用以下命令：
$ ~/pyenv/bin/pip install emoji
然后，在 REPL 会话中进行操作，读取并解析 CSV 文件中的零食列表：
from csv import DictReader
from pprint import pprint
# 读取 CSV 文件
lines = list(open('items.csv'))
pprint(lines)
# 解析为字典列表
items = list(DictReader(lines))
pprint(items)
# 查看第一个零食的信息
print(items[0])
print(items[0]['code'])
print(items[0]['icon'])
CSV 文件
items.csv
的内容示例如下：
code,icon
grapes,:grapes:
carrots,:carrot:
candy,:candy:
lollipop,:lollipop:
接下来，将表情符号短代码转换为 Unicode 字符，并保存为 HTML 文件进行查看：
from emoji import emojize
from pathlib import Path
# 转换表情符号
text = emojize('Have some :pie: with your pi!')
# 保存为 HTML 文件
html = '<!DOCTYPE html><title>_</title>' + text
Path('pie.html').write_text(html)
4.2 推送零食
创建一个 Python 库
pusher_qr.py
来实现定位和推送零食的功能：
#!/usr/bin/env python3
from os.path import dirname
from csv import DictReader
from emoji import emojize
from adafruit_crickit import crickit
import motor
import os
import time
import cv2
# 常量定义
ITEMS_FILE = dirname(__file__) + '/items.csv'
IMG_PATH = os.environ['XDG_RUNTIME_DIR'] + '/robo_stream.jpg'
MAX_MOVES = 20
SERVO_ANGLES = dict(up=70, down=180)
decoder = cv2.QRCodeDetector()
# 获取零食列表
def get_items():
lines = [emojize(i) for i in open(ITEMS_FILE)]
return list(DictReader(lines))
# 解码 QR 码
def decode_qr():
img = cv2.imread(IMG_PATH)
data, points, _ = decoder.detectAndDecode(img)
return data
# 移动到目标位置
def goto(target, direction):
motor_func = getattr(motor, direction)
for i in range(MAX_MOVES):
motor_func(speed=1, duration=0.1)
data = decode_qr()
if data == target:
return True
if data == 'end' and direction == 'forward':
return False
return False
# 摆动伺服臂
def swing_arm():
crickit.servo_2.angle = SERVO_ANGLES['up']
time.sleep(0.5)
crickit.servo_2.angle = SERVO_ANGLES['down']
time.sleep(0.5)
# 推送零食
def push_item(code):
found = goto(code, 'forward')
if found:
motor.backward(speed=1, duration=0.3)
swing_arm()
goto('start', 'backward')
在 REPL 会话中测试该库：
import pusher_qr
# 检测起始位置 QR 码
print(pusher_qr.decode_qr())
# 移动到轨道末端
print(pusher_qr.goto('end', 'forward'))
print(pusher_qr.decode_qr())
# 返回起始位置
print(pusher_qr.goto('start', 'backward'))
# 推送指定零食
pusher_qr.push_item('candy')
print(pusher_qr.decode_qr())
5. 实际应用中的机器人
在现实世界中，像这样能够定位和推动物品的机器人属于拾取 - 放置机器人的范畴。它们常用于制造场景，将生产的物品打包以便运输。与人工拾取和放置相比，拾取 - 放置机器人具有速度快、可靠性高的优点。不同类型的拾取 - 放置机器人根据需要拾取的物品类型和特性，有各种不同的形状和尺寸。
通过以上步骤，我们完成了零食推送机器人的硬件搭建、软件编程和功能测试。后续我们将进一步创建一个 Web 应用程序，方便用户通过网页界面控制机器人，选择并获取自己喜欢的零食。
打造智能零食推送机器人：从原理到实践
6. 创建零食推送应用程序
为了让用户能够方便地控制零食推送机器人，我们需要创建一个基于网络的 Python 应用程序。该应用程序需要满足以下要求：
- 显示零食列表，以按钮形式供用户选择。
- 用户选择零食后，机器人应移动到该零食位置并将其推下，然后返回起始位置。
- 应用程序应包含机器人相机的实时视频流。
为了实现这些功能，我们将逐步完成以下任务：
6.1 选择零食
首先，我们要创建一个 Python 应用程序，通过 Tornado 网络框架来实现零食的选择和机器人的控制。以下是具体的代码实现：
#!/usr/bin/env python3
from tornado.ioloop import IOLoop
from tornado.web import RequestHandler, Application
from tornado.log import enable_pretty_logging
from os.path import dirname
import os
from pusher_qr import get_items, push_item
# 应用程序设置
SETTINGS = dict(
debug=bool(os.environ.get('ROBO_DEBUG')),
template_path=dirname(__file__) + '/templates',
static_path=dirname(__file__) + '/static',
)
# 处理请求的类
class MainHandler(RequestHandler):
def get(self, name):
name = name or 'index'
self.render(f'{name}.html', items=get_items())
def post(self, code):
push_item(code)
self.redirect('items')
# 启用日志
enable_pretty_logging()
# 创建应用程序
app = Application([('/([a-z_]*)', MainHandler)], **SETTINGS)
app.listen(8888)
# 启动事件循环
IOLoop.current().start()
上述代码实现了一个简单的 Web 应用程序，主要功能如下：
-
MainHandler
类处理 HTTP 请求。
get
方法用于渲染 HTML 模板，显示零食列表；
post
方法用于处理用户选择的零食，调用
push_item
函数推动零食，并将用户重定向到零食列表页面。
-
SETTINGS
字典设置了应用程序的调试模式、模板路径和静态文件路径。
- 最后，启动 Tornado 应用程序，监听 8888 端口。
6.2 创建 HTML 模板
在运行上述脚本之前，我们需要创建至少一个 HTML 模板，用于显示零食列表。以下是
items.html
模板的示例代码：
<!DOCTYPE HTML>
<html lang="en">
<head>
<title>Snack Pusher</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width">
<link rel="icon" href="data:,">
<link rel="stylesheet" href="{{ static_url('style.css') }}">
</head>
<body>
<form method="post">
{% for item in items %}
<button formaction="{{ item['code'] }}">
{{ item['icon'] }}<br>
{{ item['code'] }}
</button>
{% end %}
</form>
</body>
</html>
该模板的主要结构和功能如下：
-
head
部分设置了页面标题、视口和图标，并引用了样式表。
-
body
部分包含一个表单，使用
POST
方法提交数据。通过循环遍历
items
列表，为每个零食生成一个按钮，按钮的文本显示零食的图标和名称。
7. 应用程序的工作流程
为了更清晰地了解应用程序的工作流程，我们可以使用 mermaid 流程图来表示：
graph LR
A[用户打开网页] --> B[显示零食列表]
B --> C{用户选择零食}
C -- 是 --> D[发送请求到服务器]
D --> E[服务器调用 push_item 函数]
E --> F[机器人移动到零食位置]
F --> G[机器人推动零食]
G --> H[机器人返回起始位置]
H --> I[更新网页显示]
C -- 否 --> B
8. 总结
通过以上步骤，我们成功地打造了一个智能零食推送机器人，并创建了一个方便用户操作的 Web 应用程序。整个过程涵盖了硬件搭建、软件编程、功能测试和应用开发等多个方面。具体总结如下：
| 阶段 | 主要内容 |
| ---- | ---- |
| 硬件搭建 | 使用 CRICKIT、相机、树莓派、直流电机、伺服电机等组件搭建机器人硬件平台。 |
| 软件编程 | 编写 Python 代码，实现 QR 码检测、机器人移动控制、零食推送等功能。 |
| 功能测试 | 在 REPL 会话中对机器人的各项功能进行测试，确保其正常工作。 |
| 应用开发 | 使用 Tornado 框架创建 Web 应用程序，提供用户界面，方便用户选择零食并控制机器人。 |
这个项目不仅展示了机器人技术在日常生活中的应用，还为进一步的开发和扩展提供了基础。例如，可以增加更多的零食种类，优化机器人的运动算法，或者集成更多的传感器来提高机器人的智能程度。希望本文能够为对机器人开发感兴趣的读者提供一些有用的参考和启示。
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